CC BY
0УДК 519.64 Исахов А.А., Сариева А.Б.
Исахов А.А.
доктор PhD, профессор Казахстанско-Британский технический университет (г. Алматы, Казахстан)
Сариева А.Б.
магистрант по образовательной программе Математическое и компьютерное моделирование Казахстанско-Британский технический университет (г. Алматы, Казахстан)
ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ ОТ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ ДЛЯ РАЗЛИЧНЫХ ТЕМПЕРАТУРНЫХ РЕЖИМОВ
Аннотация: данное исследование посвящается численному моделированию распространения загрязняющих веществ от деятельности промышленных предприятий для различных температурных режимов. В изучении данной темы используются передовые вычислительные методы для численного моделирования динамики распространения загрязняющих веществ от деятельности промышленных предприятий в атмосферный воздух для различных температурных режимов.
Ключевые слова: численное моделирование, загрязняющие вещества, промышленные предприятия, температурные режимы, прогнозирование, экологические последствия, вычислительные методы.
Введение.
Проблема загрязнения воздуха в Казахстане, как и во всем мире, актуальна и требует решения. По этой причине многие исследователи и власти работают над решением этой проблемы и поиском стратегий по снижению
1787
уровня распространения загрязняющих веществ в атмосферную систему. Данное исследование проведено с целью моделирования распределения загрязняющих веществ от деятельности промышленных предприятий для различных температурных режимов с использованием АКБУБ.
Данная тема остается актуальной и важной в современном мире, поскольку с увеличением количества промышленных предприятий появляются новые проблемы загрязнения окружающей среды, а существующие усиливаются. Результаты в конечном итоге помогают минимизировать их воздействие на экосистемы и здоровье человека и, таким образом, остаются важной темой в области экологической устойчивости и промышленной безопасности.
Сегодня наибольшее значение имеет направление экологической науки и стремление смягчить последствия промышленного загрязнения посредством математического и компьютерного моделирования. Проведение анализа одной из важнейших проблем человечества путем проведения численного моделирования, использования вычислительных инструментов, работы на АКБУБ для анализа рассеяния загрязняющих веществ из промышленных источников для различных температурных режимов, решения тестовой задачи и тщательного анализа полученных результатов является ценной задачей. в области численного моделирования. Сравнивая распределение загрязняющих веществ, несколько типов концентраций для разных температурных режимов с помощью интеграции передовых алгоритмов, работа выявляет сложные взаимодействия между сценариями рассеивания загрязняющих веществ и изменениями температуры, которые описывают, как температура может влиять на распределение.
Взаимосвязь и связь распространения загрязняющих веществ с различными температурными режимами позволяют выявить основные важные закономерности между изменением температуры и характером распространения загрязняющих веществ в окружающую атмосферу на примере промышленности г. Алматы. Численное моделирование позволяет оценить
1788
влияние изменения температуры с учетом уровней распределения, определить оптимальные температурные условия, при которых распространение загрязняющих веществ в атмосферном воздухе будет минимальным. Решения численного моделирования подчеркивают необходимость использования численного моделирования для полного понимания и борьбы с последствиями атмосферного загрязнения нашей окружающей среды, которые в конечном итоге могут негативно повлиять на здоровье населения и привести к развитию различных заболеваний. Отчеты и обстоятельства этого исследования способствуют разработке стратегий сокращения выбросов путем прогнозирования уровней концентрации загрязняющих веществ, что играет важную роль в управлении воздействием промышленной деятельности на окружающую среду при различных температурных режимах.
Загрязнение атмосферного воздуха является одной из главных проблем современного мира, а численное моделирование этого процесса позволяет определить взаимосвязи распространения загрязняющих веществ с различными температурными сценариями и выявить основные важные закономерности между температурными различиями с характером распространения загрязнителей в окружающюю атмосферу.
Основная часть.
СБО-моделирование процессов основано на уравнениях Навье-Стокса, математическая модель содержит уравнение неразрывности, уравнение движения и уравнения распределения концентрации [1], [2]. Уравнение непрерывности показано в формуле 1.
] = 0 (1)
дх,
Уравнение импульса показано в формуле 2.
дри д , Л др д ( (дЩ дЦ , ,
Р ' + 'Х^ = - д^т + дХ7(^-"С'дй7+дХ^11 - pgn (2)
дг
1789
Ui - компоненты скорости U,
n - нормальный вектор,
р'- модифицированное давление, p' - p + (2/3)pk+(2/3) ^eff(-Uk/ -xk),
^eff = ^eff - эффективная вязкость, = C^p(k2/s), — турбулентная вязкость.
В условиях распространения загрязняющих веществ от деятельности промышленных предприятий уравнение количества движения позволяет моделировать движение жидкости, переносящей загрязняющие вещества, в том числе изменение скорости и направления под действием различных сил. Уравнения видов были использованы и показаны в формуле 3.
-pYi д ч д ( /дУД\
-W+dXj (PUi yi)= dX^fa^J] (3)
Yi. - компоненты видов,
О = ^., О - кинематическая вязкость, ^ - коэффициент диффузии,
t - безразмерное время, Deff = (pDi m .+ (—)),
' Sct
Sct = (—), Sct = 0.7 (by default), Sct - турбулентное число Шмидта
PDt
Dt - турбулентная диффузия.
Решая эти уравнения, модели CFD могут предсказать, как загрязнители будут распространяться во времени и пространстве. В результате этот процесс прогнозирования позволяет оценить, как распространение повлияет на окружающую среду [3].
Для замыкания системы уравнений после сравнения результатов тестовой задачи [4], была использована турбулентная модель для SST k-ю турбулентная модель, где k — кинетическая турбулентная энергия, ю — удельная скорость диссипации. Для численного решения системы уравнений использовался численный алгоритм SIMPLE.
1790
Для моделирования была построена геометрия промышленного предприятия города Алматы в АшуБ (Рис. 1). Для численного моделирования была решена тестовая задача. Область задачи показана на Рисунке 1 и представляла собой канал с расположенной внутри него трубой. Значения выбраны исходя из данных работ [5] и [6], параметры секции следующие: высота основного канала 254 мм, длина основного канала 571,5 мм, ширина основной канал 38,1 мм, высота вертикального канала 63,5 мм, центр вертикального канала находится на расстоянии 63,5 мм от входного отверстия. Вертикальный канал имел квадратную форму диаметром около 13 мм. На Рис. 2 представлена сетка расчетной области.
Лггеуз
Рисунок 1. Расчетная область тестового задания.
I____к
Рисунок 2. Сетка расчетной области тестового задания.
В статье Кеймаси и Таеиби-Рахни [6] скорость отношения струи к поперечному потоку Я рассматривается как 0,5, 1 и 1,5, а в тестовом задании для этого исследования отношение Я было выбрано равным 0,5, в то время как скорость струи - 5,5 м/с, скорость поперечного потока - 11 м/с, диаметр вертикального канала составил 12,7 мм. Число Рейнольдса в этой задаче равно 4700. Для представления профиля скорости входного поперечного потока
1791
использовался степенной закон 1/7 ветра в пограничном слое. Есть следующая
U z
пропорция для роста — = ( —)а (больше, чем 25.4 mm). Скорость U равна 11 м/с,
vr zr
а скорость V для вертикального канала равна 5,5 м/с, и обе они установлены на стационарное значение. Учитывая все параметры, u — скорость ветра (на высоте z), ur — известная скорость ветра (на эталонной высоте zr), а=1/7 — коэффициент, полученный опытным путем и варьирующийся в зависимости от стабильности атмосферы. В данной тестовой задаче согласно статье [7] оно установлено для условий нейтральной устойчивости. Также для профиля турбулентной кинетической энергии был получен профиль, основанный на начальной скорости, чтобы обеспечить максимальное согласие с экспериментом в работе [5], а граничные условия для диссипации турбулентной
3
3 fc2
энергии были выбраны как в статье sin = cu 4(—) [8], где cu - эмпирическая
Lm
константа и равна 0,09.
В качестве граничных условий, работающих как «стенка», были выбраны стандартные условия, предлагаемые ANSYS Fluent, и были заданы периодические граничные условия для горизонтального канала по оси Z. Для моделирования k-ю турбулентной модели использовались следующие начальные условия: для скорости диссипации турбулентной энергии была
установлена формула, предложенная в [9] ю = (1—^10) (■Vj-£r-), и здесь L — длина
реактора, а горизонтальное ускорение на границе выхода определялось равным 0. Что касается полученных результатов численного исследования, то его расчетные значения (Рис. 3 и Рис. 4) сравнивались с расчетными значениями [6] и значениями измерительных исследований [5].
1792
ту resiits- ехр. ■
k-w SST- ke-
s J
■
О as 1 1.5 2 Z5
иЛ№Л
Рисунок 3. Сравнение профиля скорости и для первого сечения.
ту résulte- exp. ■ -!-Щ 1
k-w SST k-e- .......................................................1.....................................................■
...................................................1...................................................... .......................................................|......................................................Щ M ......................... ■
■ ^^^
■ "-ч^. f
D 0.5 1 1.5 2 2.5
u/Viet
Рисунок 4. Сравнение профиля скорости U для второго сечения.
Отсюда мы можем понять и подтвердить, что для решения задачи в реальных измерениях используется турбулентная модель SST k-w, поскольку турбулентная модель LES фиксирует низкочастотные изменения параметров, в то время как RANS-расчет дает постоянные средние значения и потребляет большие объемы вычислительная мощность. При решении тестовой задачи по задаче турбулентных моделей в расчете (Рис. 3 и 4) модель SST k-w оказалась наиболее близкой к результатам и оптимальной моделью при сравнении результатов исследования. Для решения задачи в реальных измерениях
1793
используется турбулентная модель ББТ к-ю. Была построена ЭЭ-модель промышленного предприятия города Алматы. Расчет задачи показан на Рис. 5. Площадь распределения принята равной 150м со всех сторон и 400м справа.
Рисунок 5. Расчетная область задачи реального размера.
В качестве граничных условий условия были выбраны стандартные условия, которые предлагаются для выбора в АшуБ (300К)), а для условий входной и выходной зон функция с выражением: -Э[К]*вт(1:* 0,0000727[рад/с])+285[К], что означает, что температура меняется в зависимости от времени. Данные погодные показатели были выбраны для рассмотрения осенне-весеннего сезона в городе Алматы. При этом 12-часовое изменение температуры рассматривается как один цикл и заменяется описанными границами. Что касается величины скорости, то она была выбрана в среднем равной 5,5 м/с.
Результаты.
Рассматриваемую задачу на реальных размерностях можно разделить на 2 раздела: 1) без учета изменения температуры, 2) с учетом изменения температуры. Это означает, что для двух типов решения задач использовались разные условия для правильного и полного анализа явления. Виды в мольных долях, составляющих 0,2, 0,11, 0,3 для диоксида серы, оксида азота и оксида углерода соответственно. На Рис. 6 показано распределение концентрации Б02 в Алматы с учетом изменения температуры, а на Рис.7 показано распределение концентрации Б02 в Алматы без учета изменения температуры.
1794
Рисунок 6. Распределение концентрации Б02 с учетом изменения температуры.
ЛпБуа
Рисунок 7. Распределение концентрации Б02 без учета изменения
температуры.
На рисунке 8 показано распределение концентрации СО в Алматы с учетом изменения температуры, а на рисунке 9 показано распределение концентрации С0 без учета изменения температуры.
Рисунок 8. Распределение концентрации С0 с учетом изменения температуры.
1795
Рисунок 9. Распределение концентрации С0 без учета изменения температуры.
На рисунке 10 показано распределение концентрации N02 в городе Алматы с учетом изменения температуры, а на рисунке 11 представлена информация о распределении концентрации N02 без учета изменения температуры.
Рисунок 10. Распределение концентрации N02 с учетом изменения
температуры.
1 Ллзуз №2 ю
1
Рисунок 11. Распределение концентрации N02 без учета изменения
температуры.
1796
Для визуализации уровня разброса также были проведены 3 линии, чтобы можно было четко наблюдать профили (Рис. 12).
Рисунок 12. Процесс построения линии проверки профилей концентрации.
Серии 1,2,3 отвечают за строки 1,2,3, построенные для проверки распределения в АпБуБ соответственно. Приступая к описанию распространения Б02, можно заметить, что для серии 1 распространение увеличивается до высоты чуть более 40м, а концентрация Б02 возрастает до чуть более 0,00014 в обоих случаях (с изменением температуры и без него). Затем происходит резкий спад распространения (Рис. 13). Также на Рисунке 13 наблюдается равномерное увеличение распределения для серии 2 со второй линией примерно до 36 метров, затем скорость меняется, но также наблюдается рост концентрации до 42 метров, что делает концентрацию менее 0,0001. После этого наблюдается уменьшение распределения Б02. Что касается 3 серии, то рост плавный, не такой резкий. А на высоте от 20м до 30м Б02 распространяется больше по сравнению с серией 1. Скорость распространения также плавно увеличивается примерно до 41 м, после чего скорость распространения падает. Важно также отметить, что на глубине 52 м преобладание 2-й и 3-й серий больше, чем 1-й. При этом серии сравниваются вместе с учетом температуры и без нее, так как скорость роста одинакова, только при Принимая во внимание температурные результаты, он распространяется меньше.
1797
Рисунок 13. Профили концентрации Б02 (сравнение 3-х линий).
Рисунок 14. Профили концентрации С0 (сравнение 3-х линий).
Что касается распространения С0, на Рисунке 14 показано, что для серии 1 распространение увеличивается примерно до высоты 41 м, а концентрация увеличивается примерно до 0,00022. Затем происходит резкое снижение скорости распространения до высоты 53 м. Также на Рисунке 14 наблюдается равномерный рост распределения для серии 2 примерно до 35 метров, затем также наблюдается рост концентрации до около 43 метров в более спокойном темпе, после чего наблюдается снижение распределения С0. Что касается 3 серии, то рост тоже плавный, не такой резкий. А на высоте от 20 до 30 м СО распространяется сильнее во 2-й и 3-й сериях по сравнению с 1-й серией.
Уровень разбрасывания также плавно увеличивается примерно до 40 м, после чего скорость разброса падает (серия 3). Также важно отметить, что показатели С0 в сериях 2 и 3 выше примерно на высоте 51 м по сравнению с серией 1.
Л
1798
Рисунок 15. Профили концентрации N02 (сравнение 3-х линий).
Относительно распределения профилей N02 (Рис. 15) можно отметить, что на высоте Ъ от 20м до 30м больше распределений в серии 2 и серии 3 с учетом случаев с разными температурами и без них. Концентрация серии 1 увеличивается до высоты примерно 41 м, достигая 8э-05. Затем концентрация резко падает и на высоте около 55 м концентрация становится значительно ниже. Во 2 серии концентрация растет неравномерно и постепенно увеличивается до более чем 40 метров, после чего происходит постепенное снижение. Что касается серии 3, то наибольшая концентрация наблюдается на высоте чуть более 40 метров и составляет более 2э-05. Можно отметить, что на высоте примерно 51 метр концентрация N02 выше во 2 и 3 сериях, чем в 1 серии.
Заключение.
В данной статье проведено численное моделирование распространения загрязняющих веществ от деятельности промышленных предприятий для различных температурных режимов. При решении данной задачи был апробирован численный метод при решении тестовой задачи. Благодаря решению тестовой задачи была определена турбулентная модель, оптимальная и пригодная для решения задачи реальных размерностей. Также было установлено, что наиболее подходящей турбулентной моделью является модель ББТ к-ю. Проведен анализ и сопоставлены данные с экспериментальными результатами, проведенными другими выдающимися учеными и авторами, работа которых также была отмечена при описании задачи по решению такого
1799
рода задач. Производственная деятельность, расположенная в городе Алматы, использовалась для численного решения и определения концентраций выбросов. Пропорции концентрации выбраны с учетом статистических данных, в этом случае учитывались и решались численно такие концентрации, как диоксид серы, оксид углерода и оксиды азота.
Из расчетов можно сделать вывод, что при учете выбросов загрязняющих веществ без учета температурного режима концентрации распределялись выше по сравнению с результатами распределения концентраций с учетом разных температур, изменяющихся в течение 12 часов. Также стоит отметить, что при использовании более точных и дополнительных информационных составляющих можно провести более точный анализ и решить задачу численно. Учитывая, что температурный режим меняется от 9 градусов до 15 градусов за 12 часов.
В заключение, численное моделирование распространения загрязняющих веществ от промышленной деятельности в различных температурных условиях дает нам ценную информацию об управлении окружающей средой и стратегиях смягчения последствий такого загрязнения. Используя математические модели и численное моделирование А№УБ, удалось спрогнозировать закономерности распределения загрязняющих веществ, что помогает разрабатывать эффективные меры регулирования и промышленные решения для снижения воздействия производств на окружающую среду.
Включив изменчивость температуры в эти модели, мы получаем более детальное понимание того, как климатические факторы и погода влияют на рассеивание загрязняющих веществ. Таким образом, можно предсказать и понять, какими будут последствия деятельности предприятий, загрязняющих воздух. Эта работа также может быть полезна заинтересованным сторонам для принятия решений по избавлению от потенциальных экологических опасностей и так далее.
1800
При подготовке диссертационной работы были изучены статистические данные о распространении загрязняющих веществ на территории Казахстана, согласно которым лидерами по показателям загрязнения воздуха стали распределения серы, углекислого газа, оксида углерода и оксидов азота. После изучения статистической информации, при исследовании численного моделирования распределения загрязняющих веществ от деятельности промышленных предприятий в различных температурных режимах рассматривается и изучается распределение этих веществ, значения массовых долей видов выбираются как средние значения распределения в мольных долях 0,2, 0,11, 0,3 для диоксида серы, оксида азота и оксида углерода соответственно. Распределение загрязняющих веществ было рассчитано с учетом и без изменения температуры для каждой концентрации, таких как диоксид серы, диоксид углерода и оксид азота. В результате исследования получены показатели распределения концентраций как с учетом изменения температуры, так и без ее учета (изменения температуры). Затем путем визуального наблюдения и изучения данных были подготовлены профили распределения концентрации для точного прогноза. Результаты показывают, что распределения концентраций при разных температурах в течение 12-часового цикла отличаются от результатов стандартной температуры и менее разбросаны. Для сравнения профилей концентрации каждого типа построено 3 линии (для карты) на разных расстояниях, что позволяет сделать полный прогноз распространения загрязнения.
Ряды 1,2,3 представляли собой индикаторы для строк 1,2,3, которые были построены для проверки распределения в АшуБ. Распределение концентрации было описано и проиллюстрировано с использованием А№УБ и углубленного анализа. Имелись и определенные закономерности, в связи с которыми меняются темпы роста.
Разработка методов с использованием численного моделирования в сочетании с различными видами сотрудничества имеет решающее значение для повышения точности прогнозов загрязнения воздуха.
1801
Подводя итог, используя возможности численного моделирования, было проведено численное моделирование с учетом различных температурных режимов, что позволяет спрогнозировать и понять, как распространяются концентрации диоксида серы, оксида углерода и оксида азота.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Chung, T. J. (2002). Computational fluid dynamics. Cambridge University Press. p. 1012;
2. Issakhov, A., & Imanberdiyeva, M. (2019). Numerical simulation of the movement of water surface of dam break flow by VOF methods for various obstacles. International Journal of Heat and Mass Transfer, 136, 1030-1051;
3. Issakhov, A., & Zhandaulet, Y (2019). Numerical simulation of thermal pollution zones' formations in the water environment from the activities of the power plant. Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics, 13(1), 279-299;
4. Issakhov, A., Omarova, P., & Issakhov, A. (2020). Numerical study of thermal influence to pollutant dispersion in the idealized urban street road. Air Quality, Atmosphere & Health;
5. Ajersch, P., Zhou, J. M., Ketler, S., Salcudean, M., & Gartshore, I. S. (1995, June). Multiple jets in a cross flow: Detailed measurements and numerical simulations. In International gas turbine and aeroengine congress and exposition, ASME Paper 95-GT-9 (pp. 1-16). ASME;
6. Keimasi, R. M., & Taeibi-Rahni, M. (December 2001). Numerical simulation of Jets in a crossflow using different turbulence models. AI Journal, 39(39), 22682277;
7. A numerical study for the assessment of air pollutant dispersion with chemical reactions from a thermal power plant [Электронный ресурс]. URL: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/19942060.2020.1800515, free;
8. Versteeg, H. K., & Malalasekera, W. (1996). An introduction to computational fluid dynamics—the finite volume method, Logman Malaysia, reprinted, Chaps. 5-7;
1802
9. Menter, F. R. (1994). Two-equation eddy-viscosity turbulence models for engineering applications. AI Journal, 32(8), 1598-1605
Issakhov A.A., Sariyeva A.B.
Issakhov A.A.
Kazakh-British Technical University (Almaty, Kazakhstan)
Sariyeva A.B.
Kazakh-British Technical University (Almaty, Kazakhstan)
NUMERICAL MODELLING OF SPREAD OF POLLUTANTS FROM ACTIVITIES OF INDUSTRIAL ENTERPRISES FOR VARIOUS TEMPERATURE CONDITIONS
Abstract: this study is devoted to numerical modeling of the distribution of pollutants from the activities of industrial enterprises for various temperature conditions. In studying this topic, advanced computational methods are used to numerically simulate the dynamics of the spread of pollutants from the activities of industrial enterprises into the atmospheric air for various temperature conditions.
Keywords: numerical modeling, pollutants, enterprises, temperature regimes, forecasting, environmental consequences, computational methods.
1803
